过度负债程度(Tobit回归预测法)
「过度负债程度(Tobit回归预测法)」，覆盖 2001-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 15 个变量，样本量约 65,611。 衡量企业债务水平偏离其最优资本结构的程度。
| 时间跨度 | 2001-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 15 |
| 样本量 | 65,611 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [股票简称] — 股票简称
- Year [年份] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- Lev [资产负债率] — 计算公式为：总负债/总资产。单位：比例
- OptimalLev [最优负债率] — 参考王新光(2025,软科学)的方法，分年度Tobit回归预测企业最优资产负债率。自变量包括固定资产占比、企业规模、毛利率、营收增长率、市值账面比、经营现金流/总资产、资本支出/总资产、行业年度杠杆中位数。单位：比例
- Exdebt1 [债务过度累积程度] — 参考王新光(2025,软科学)的方法，计算公式为：实际资产负债率-最优资产负债率。正值表示债务过度累积，值越大表示过度累积程度越严重。用作研究变量，越大代表债务过度累积程度越高。单位：比例
- Exdebt2 [是否债务过度累积] — 参考王新光(2025,软科学)的方法，是否存在债务过度累积(0=否，1=是)。当实际资产负债率大于最优资产负债率时取1，否则取0
常见问题
- 「过度负债程度(Tobit回归预测法)」是什么数据集？
- 过度负债程度(Tobit回归预测法)，隶属资本结构。衡量企业债务水平偏离其最优资本结构的程度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2001-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 15 个变量。核心指标包括：资产负债率、最优负债率、债务过度累积程度、是否债务过度累积。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 65,611 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 本数据集旨在衡量中国非金融上市公司的债务过度累积程度。其核心思想是，企业存在一个由自身特征和外部环境决定的最优资本结构（即最优资产负债率），实际负债率偏离该最优水平的程度，特别是正向偏离，反映了企业可能存在的债务过度累积问题。该指标可用于研究企业过度负债对创新投资、经营绩效等经济后果的影响。 首先，计算企业的实际资产负债率（$Lev$），作为衡量其杠杆水平的基础指标。计算公式为： $$Lev = \frac{TotalLiab}{TotalAssets}$$ 其中$TotalLiab$为总负债，$TotalAssets$为总资产。 其次，为估计企业的最优资产负债率（$OptimalLev$），参考王新光（2025）的方法，采用分年度Tobit回归模型进行预测。模型以企业实际资产负债率$Lev$为被解释变量，自变量包括：固定资产占比（$FixAssets/TotalAssets$）、企业规模（$ln(TotalAssets)$）、毛利率（$(Revenue - OperCost)/Revenue$）、营业收入增长率（$(Revenuet - Revenue{t-1})/Revenue{t-1}$）、市值账面比（$TobinsQ$，计算方式为(总市值$TotalMV$+总负债$TotalLiab$)/总资产$TotalAssets$）、经营现金流资产比（$NCashflowAct/TotalAssets{t-1}$）、资本支出资产比（$CPayAcqConstFiolta/TotalAssets{t-1}$）以及按中上协行业分类（制造业取二级代码前两位，其他行业取门类首位）分组计算的年度行业杠杆中位数。通过该模型估计出的拟合值即为企业的最优负债率$OptimalLev$。 最后，基于实际负债率与最优负债率的比较，构建两个核心指标。债务过度累积程度（$Exdebt1$）的计算公式为： $$Exdebt1 = Lev - OptimalLev$$ 该指标为连续变量，正值表示企业存在债务过度累积，且数值越大，表明过度累积的程度越严重。是否债务过度累积（$Exdebt2$）为二元变量，当$Lev OptimalLev$时取值为1，否则为0，用于标识企业是否存在债务过度累积的状态。 补充说明 - 样本范围为中国A股非金融类上市公司。 - 在计算最优负债率的分年度Tobit回归中，已按中上协行业分类（制造业取二级代码前两位，其他行业取门类首位）进行行业分组，并计算了各行业年度的杠杆中位数作为控制变量之一。 参考文献 [1]王新光.企业债务过度累积与创新投资[J].软科学,2025,39(12):35-40.DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2025.12.05.
- 如何获取该数据集？
- 通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。